ブリストル・マイヤーズスクイブ社、NVIDIA の Vera Rubin システム上にライフサイエンスの最も強力な AI ファクトリーを構築

ブリストルマイヤーズスクイブ社は、AI 主導の創薬を加速し、研究スケジュールを短縮するために、新しい Vera Rubin NVL72 プラットフォームに基づく NVIDIA DGX SuperPOD を導入しています。

ブリストル・マイヤーズスクイブ社は、NVIDIA の最新 AI スーパーコンピューティングの青写真を購入した最初のライフサイエンス企業となり、同社が製薬業界で最も強力な集中 AI 工場と呼ぶものを、チップメーカーの Vera Rubin プラットフォーム上に構築する計画を発表しました。この契約は、医薬品開発分野全体で進行中のAI軍拡競争の大幅なエスカレーションを示している。世界中の産業を再構築する AI 開発を継続的に報道するため、AI Buzz Wire は重要なストーリーをお届けします。

米国の製薬大手は、複雑で自律的なエージェント AI ワークフローと科学コンピューティング向けに特別に設計された次世代 AI およびスーパーコンピューティングプラットフォームである Vera Rubin NVL72 システム上に構築された NVIDIA DGX SuperPOD を導入しています。このシステムは、暗黒物質の存在の基礎的な証拠を提供した高名な天文学者、ベラ・クーパー・ルービンにちなんで名付けられました。

計算能力の段階的な変化

BMS によると、この導入により、ライフサイエンス分野で最も先進的で最もエネルギー効率の高い NVIDIA インフラストラクチャが提供され、以前のシステムと比較してメガワットあたり最大 10 倍のパフォーマンスで動作します。 AI のエネルギー需要が業界と政策立案者の両方にとって中心的な懸念事項になっている現在、この効率性の主張は非常に重要です。

同社は、新しいインフラストラクチャにより、エネルギー消費量を比例的に増加させることなく、より大規模で洗練された AI ワークロードを追求できるようになり、創薬スケジュールを短縮し、研究成果を向上させるために設計された独自の AI モデルを拡張できると述べました。

BMS は、この投資を、AI システムが人間の研究者に取って代わるのではなく、人間の研究者と協力して動作する戦略であるハイブリッドインテリジェンスビジョンのバックボーンとして組み立てています。目標は、科学者が反復的な計算タスクに費やす時間を減らし、真の科学的判断が必要な質問により多くの時間を費やせるようにすることです。

AI はすでに BMS 薬物プログラムに組み込まれています

この発表は、現在の業務から切り離された将来を見据えた願望ではありません。 BMS によれば、人工知能はすでにパイプライン内のすべての小分子プログラムと大部分の高分子プログラムの設計に情報を提供しているという。同社はこれを予測優先アプローチと説明しており、実験室での作業が開始される前に AI 生成モデルが仮説を形成します。

BMS の AI エージェントは、以前は研究科学者による数週間の手作業を要していたターゲットの特定と検証をすでに自動化しています。これらのエージェントは現在、研究者を解放して仮説検証とより高度な科学的決定に集中できると同社は述べた。

BMS のデジタルおよびテクノロジー最高責任者であるグレッグ・マイヤーズ氏は、同社はこのプロジェクトに向けて 3 年近く取り組んできたと語った。マイヤーズ氏は声明で「BMSはAIに意図的な賭けをしており、その成果が当社のパイプラインと業務に現れ始めている」と述べた。「NVIDIA によるコンピューティング機能の拡張により、企業全体の研究者やチームは、BMS を創薬と開発において AI ができることの最先端を維持するために必要な規模を得ることができます。」

スピードだけではなく、より良い意思決定に賭ける

BMS の最高研究責任者であるロバート・プレンジ氏は、この投資は単に科学的決定を加速するのではなく、基本的に科学的決定の質を向上させるためのものであると述べました。「創薬は不確実性の下で行われる一連の意思決定であり、より良い意思決定はより良い証拠から、より迅速に得られる」とプレンゲ氏は述べた。「このインフラストラクチャにより、すべての実験とすべての臨床結果から学習して次の仮説を鮮明にすることができるため、BMS 科学者は手作業に費やす時間を減らし、人間の判断が必要な問題により多くの時間を費やすことができます。」

「目標はスピードそのものではありません」とプレンゲ氏は付け加えた。「私たちが進めているそれぞれのプログラムが正しいものである可能性が高まっています。」

取引の金銭的条件は明らかにされていない。

製薬 AI 軍拡競争

BMSの発表は、製薬業界全体で同様の投資が相次ぐ中で行われ、AI主導の創薬が実験的パイロットプログラムから中核的なインフラ支出に移行したことを示している。ほんの数カ月前、イーライリリーはNVIDIAとの提携を背景に同様の主張をし、自社のAIコンピューティングプロジェクトの規模で運営している企業は他にないと主張した。

AI を使用した創薬は、候補者の選択にかかる時間を短縮し、開発コストを削減し、成功率を向上させる方法として支持されています。膨大なデータセットを処理し、隠れたパターンを明らかにし、検証可能な予測を生成するこのテクノロジーの能力により、新しい薬剤標的の特定や新規治療用化合物の設計において、この技術の魅力がますます高まっています。

製薬業界による大規模 AI コンピューティングの採用は、AI インフラストラクチャを構築する企業がもはや単なるテクノロジー企業ではないという、より広範な傾向を浮き彫りにしています。創薬から材料科学に至るまで、最も重要な AI の導入は、計算知能を中核プロセスに組み込むために競争している伝統的な業界内でますます行われています。

BMS にとって、NVIDIA の最新プラットフォームを最初に利用することが、永続的な研究上の利点につながることに賭けています。この利点が維持されるかどうかは、Vera Rubin 上で実行される AI モデルがより優れた薬剤候補を一貫して生成できるかどうか、そして最終的には患者にとってより優れた薬剤を生成できるかどうかによって決まります。